Documentos De trabajo carry trade y

Documentos de trabajo
Carry Trade y Turbulencias Cambiarias
con el Peso Chileno
José Carreño
Paulo Cox
N.º 733 Julio 2014
BANCO CENTRAL DE CHILE
Documentos de trabajo
Carry Trade y Turbulencias Cambiarias
con el Peso Chileno
José Carreño
Paulo Cox
N.º 733 Julio 2014
BANCO CENTRAL DE CHILE
BANCO CENTRAL DE CHILE
CENTRAL BANK OF CHILE
La serie Documentos de Trabajo es una publicación del Banco Central de Chile que divulga
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Documento de Trabajo
N° 733
Working Paper
N° 733
CARRY TRADE Y TURBULENCIAS CAMBIARIAS CON EL
PESO CHILENO
José Carreño
Paulo Cox
Banco Central de Chile
Banco Central de Chile
Abstract
In this paper we provide evidence on the relation between the currency carry trade and currency
crashes with the Chilean peso. Using rich information from the local Chilean forward market, we
show that speculation over recently high interest rate differentials between the peso and developed
countries’ currencies, has led to several episodes of abnormal turbulence, as measured by the
exchange rate change distribution’s skewness coefficient. In line with the interpretative framework
linking turbulence to changes in the future positions of speculators, we find that turbulence is higher
in periods across which measures for global uncertainty have been high.
Resumen
A partir de información de operaciones en derivados cambiarios en el mercado local, entre el peso
chileno y las principales monedas de países desarrollados, en este trabajo documentamos evidencia
que revela que los recientes episodios de turbulencia cambiaria con el peso guardan una estrecha
relación, que sugiere ser causal, con el cambio en las posiciones de inversionistas no residentes
implementando estrategias de inversión conocidas como carry-trade. En línea con la interpretación
que relaciona las posiciones de especuladores con turbulencias cambiarias, también mostramos que
el coeficiente de asimetría del cambio del tipo de cambio es mayor en escenarios de mayor
incertidumbre global.

Agradecemos a Nicolás Álvarez la obtención de series actualizadas para el presente estudio y comentarios de un árbitro
anónimo. Agradecemos especialmente a Luis Antonio Ahumada y Andrés Alegría su invaluable ayuda en el análisis de la
evidencia utilizada en este trabajo. Emails: [email protected] y [email protected].
1.
Introducción
Entre el lunes 20 y el jueves 23 de septiembre del año 2011, el peso chileno se
depreció respecto al dólar en cerca de 8.2 % (ver la figura 1). Este es un evento de
depreciación que sobrepasa varias veces la volatilidad diaria del cambio del tipo
de cambio entre estas monedas.1 Ninguna noticia sobre algún fundamental explicando la relación de precio entre el peso y dólar parece haber causado este ajuste
repentino y brusco. El evento se produjo durante un periodo de alta incertidumbre global, gestada por el debate en torno al techo de la deuda de Estados Unidos
durante los meses de agosto, septiembre y octubre del 2011, y magnificada con el
anuncio de la Federal Reserve confirmando el escenario de alta incertidumbre para
dicha economía a mitad de la semana del 20 de septiembre.2 También notamos
de la figura 1 que durante agosto del mismo año, cuando dicho debate aún no
había impactado la incertidumbre global, se observa una moderada pero sostenida
apreciación del peso.
La gradual pero continua apreciación, seguida de repentinas depreciaciones de
mayor magnitud relativa, implican que durante el periodo en el que ocurren estos
eventos es común observar coeficientes de asimetría en la distribución del cambio
en el tipo de cambio (skewness) positivos y relativamente mayores. En efecto, el
coeficiente de asimetría respectivo entre el peso y el dólar fue de un 1.89 durante
el tercer trimestre del 2011, cuando ocurrió el mencionado evento.3
1
La desviación estándar del cambio del tipo de cambio diario para el periodo en la muestra
analizada en este trabajo, esto es 2000-2012, es de 0.79 %. La depreciación peso-dólar diaria
promedio durante el episodio señalado fue de aproximadamente 2.05 %, lo que equivale a más de
2.5 desviaciones estándar.
2
El índice de incertidumbre de política económica para Estados Unidos (Economic Policy
Uncertainty, EPU) construido por Baker et al (2013), alcanza un récord durante agosto y septiembre de dicho año, superando significativamente, por ejemplo, la incertidumbre alcanzada
durante el ataque a las Torres Gemelas el 11 de septiembre del 2001. Para más detalles ver figura
9 en apéndice o en www.policyuncertainty.com/us_daily.html (US Daily News Index).
3
Este nivel de asimetría es el segundo más alto, por trimestre, en la muestra 2002-2012.
Durante el primer trimestre del mismo año la skewness del cambio del tipo de cambio fue de
3.04. La skewness mensual de septiembre del 2011, por otro lado, fue de 1.02, la cuarta más alta
en toda la muestra 2002-2012 pesos-dólar.
1
El evento de depreciación del peso coincide de forma notoria, por otro lado, con
movimientos bruscos en las posiciones forward de los inversionistas no residentes (PFNR) en el mercado cambiario — dominado por derivados cambiarios, en
particular contratos forwards sin entrega física (non-deliverable forwards, NDFs)—
hacia posiciones “compradoras”,4 reversando así la tendencia de las semanas precedentes en las que éstas se habían vuelto relativamente más “vendedoras” (ver figura
1), en un contexto en el que el diferencial de tasas entre el peso y el dólar se encontraba en niveles históricos.5 En efecto, con respecto al viernes 17 del mismo mes,
al jueves 23 de la semana siguiente, la PFNR había acumulado una disminución
cercana a los 2300 millones de dólares, lo que implica una caída diaria promedio
de aproximadamente 570 millones de dólares. Este promedio de caída diaria casi
duplica la desviación estándar de los cambios diarios en la PFNR durante el 2011.6
Como es destacado en el trabajo de Brunnermeier et al (2008), los cambios en estas posiciones se pueden asociar a estrategias especulativas con el tipo de cambio
conocidas como carry-trade,7 las cuales se observan con mayor notoriedad durante
episodios en los que diferenciales en las tasas de interés de las monedas intercambiadas son significativamente mayores.8
4
Esto es desde el punto de vista de los bancos locales. Una posición de carry-trade “compradora” desde el punto de vista de un banco local corresponde a una posición “vendedora” desde
el punto de vista del inversionista.
5
El diferencial de tasas promedio del año 2011 fue de 5.1 %, y de 5.4 % durante el tercer
trimestre del mismo año. El diferencial de tasas promedio entre el peso y el dólar del periodo
de la muestra, 2002-2012, es de un 2 %. Ver en la figura A en el apéndice la relación entre el
diferencial de tasas y volatilidad cambiaria para el periodo completo.
6
Cabe destacar que desde la perspectiva de la PFNR, el año 2011 fue un año particularmente
volátil.
7
Un carry-trader es un inversionista que se endeuda en la(s) moneda(s) con baja(s) tasa(s)
de interés e invierte en la o las monedas con altas tasas de interés. Como este tipo de inversión
no obedece a necesidades de cobertura cambiaria, se le asocia a la especulación. El carry-trade y
la mayor participación extranjera en mercados cambiarios locales es un fenómeno reciente pero
muestra un crecimiento significativo (ver Kanczuk y Alfaro (2013)).
8
En Díaz et al (2012) los autores identifican otros episodios similares al descrito, ocurridos
durante el año 2012. Este trabajo confirma la estrecha relación entre el carry y turbulencias en
el tipo de cambio peso dólar para dicho año. En el presente artículo presentamos evidencia que
muestra que ni los episodios identificados en dicho trabajo, ni el descrito en esta introducción,
son episodios aislados de orden casuístico, sino más bien reflejan una relación sistemática; y, de
forma crucial, que ésta ha implicado episodios de fuerte turbulencia cambiaria con el peso.
2
Figura 1: Relación entre el tipo de cambio, las posiciones de los especuladores (PFNR).
Como es el caso de cualquier tipo de especulación, el carry-trade es de doble filo.
Por un lado provee de liquidez al mercado cambiario y potencialmente corrige los
precios de forma más fluida, permitiendo un mejor funcionamiento de actividades
productivas de intercambio, o financieras, que involucren precios en distintas monedas o el intercambio de éstas. Por otro, puede incubar riesgos desmedidos que no
estarían presentes como eventos posibles en contextos en los que estas estrategias
no se pueden desarrollar. Estos escenarios de riesgo y sus implicancias sobre la
conducción de política monetaria, dependen en gran medida de la conjunción de
varios factores institucionales y económicos que son específicos a cada economía.9
La economía chilena no está exenta, como muchas otras economías emergentes, al
escenario de riesgo que los diferenciales de tasa existentes pueden incubar. Para
hacer un completo juicio acerca de los potenciales riesgos (o ausencia de ellos) en
el caso chileno, uno de los factores a analizar es si los significativos y persistentes
diferenciales de tasa entre Chile y otras economías avanzadas los últimos años,
9
El desarrollo reciente de este tipo de estrategias ha acaparado mayor atención tras la reciente
crisis financiera global del 2008, generando preocupación respecto al efecto que tendrían sobre
la estabilidad de las monedas y la efectividad de la política monetaria de países emergentes,
las bajas tasas de interés en las economías desarrolladas incentivando el carry-trade. Sobre las
implicancias que tendría este desarrollo reciente sobre la conducción de política monetaria, ver
Plantin y Shin (2011).
3
han inducido un mayor uso de estrategias de carry-trade cambiarios explotando
estas diferencias.
Siguiendo muy de cerca la estrategia de Brunnermeier et al (2008), en el presente
estudio mostramos evidencia de carry-trade cambiario entre el peso chileno y las
principales monedas de economías avanzadas transadas en el mercado cambiario
formal, y los efectos de éste sobre el coeficiente de asimetría del cambio del tipo
de cambio,10 nuestra medida de turbulencia. Basándonos en una base única de datos de derivados cambiarios en el mercado cambiario local chileno, estudiamos el
comportamiento de las PFNR, relacionando la evolución de éstas con los diferenciales de interés y la volatilidad de asimetría del cambio del tipo de cambio. 11 Los
principales resultados son interesantes y no han sido documentados a cabalidad
anteriormente. En primer lugar, tal como lo sugeriría el comportamiento de inversionistas implementando una estrategia de carry-trade entre el peso y monedas
de economías avanzadas, mostramos evidencia de que el peso chileno ha estado
expuesto al riesgo de depreciaciones bruscas (crash risk ): diferenciales positivos de
tasas de interés están asociados a una asimetría (skewness) condicional positiva
en los movimientos en el tipo de cambio. En segundo lugar, existe una correlación,
que sugiere ser causal, entre los movimientos en las posiciones netas en los NDFs
de inversionistas no residentes y el coeficiente de asimetría. Finalmente, mostramos que un incremento en el riesgo global o de aversión al riesgo,12 coincide con
reducciones en la PFNR, tal como lo sugiere la interpretación de Brunnermeier
et al (2008) y Brunnermeier y Pedersen (2009). El crash risk desalienta a especuladores a tomar posiciones suficientemente grandes como para revertir el puzle
de paridad de tasas hacia su equilibrio bajo arbitraje, explicando así el puzle de
paridad del peso con otras monedas.
10
El coeficiente de asimetría corresponde al tercer momento de la distribución.
Nuestro estudio complementa, así, otros trabajos basados en datos de operaciones en los
mercados off-shore, que no cuentan con mayor información acerca de los contratos ahí suscritos.
Es el caso, en particular, del trabajo de Brunnermeier et al (2008).
12
Usamos como medidas o proxies de incertidumbre el VIX, el LOIS y el Economic Policy
Uncertainty Index (EPU) construido por Baker et al (2013).
11
4
El resto del trabajo está organizado de la siguiente manera. En la sección 2 revisamos brevemente la relación entre el puzle de paridad de tasas y el carry-trade,
y cómo ello se ha abordado en la literatura reciente. Esta discusión es relevante
para la estrategia metodológica que busca estudiar evidencia de carry-trade. En
la sección 3 describimos los datos y presentamos evidencia descriptiva preliminar
acerca de las relación entre el carry, los movimientos de las PFNR y el tipo de
cambio. En la sección 4 presentamos los resultados. En la sección 5 concluimos.
2.
El puzle de paridad de tasas y el carry-trade
Uno de los puzles empíricos más conocidos en la literatura macroeconómica y financiera es el puzle de paridad descubierta de tasas.13 Según la teoría económica,
aplicada al caso particular del mercado cambiario, el arbitraje de especuladores
en mercados sin fricciones debiese deshacer cualquier estrategia de inversión explotando los diferenciales en las tasas de interés entre dos monedas. Las monedas
de economías con altas tasas de interés (monedas de “inversión”) debiesen tender a
depreciarse respecto a monedas de economías con bajas tasas de interés (monedas
de “fondeo”). Sin embargo esta hipótesis es rechazada empíricamente, de forma
bastante robusta: en promedio las monedas de “inversión” tienden a apreciarse.14
Para entender el puzle consideremos un ejemplo simplificado.15 Ello contribuirá
además a introducir cierta nomenclatura que usaremos a lo largo de este trabajo.
13
Este puzle también es conocido como el ‘puzle del premio futuro’, o forward premium puzzle
en inglés. Ver revisiones y discusiones completas de esta literatura en Hodrick (1987) y Engel
(1996).
14
La hipótesis de paridad descubierta de tasas ajustada por riesgo es rechazada en Bekaert y
Hodrick (1992). Ver discusión al respecto en el trabajo seminal de Fama (1984). Una discusión
más reciente se encuentra en Burnside et al (2010).
15
Haremos algunos reduccionismos importantes, como asumir que los agentes forman expectativas con previsión perfecta o que no hay incertidumbre respecto a diferenciales de tasas. Por otro
lado, no ajustamos las decisiones de inversión por otros premios por riesgo explicando diferencias
de tasas entre dos monedas, ni incorporaremos en esta breve presentación aspectos inflacionarios
o de expectativas sobre la inflación en las monedas comparadas. Todas estas consideraciones son
importantes, desde luego, pero innecesarias al momento de presentar la relación entre los puzles
de paridad de tasas y el carry-trade.
5
Consideremos dos periodos, t y t + 1, y dos monedas, “peso” y “dólar”. La tasa de
interés en pesos (dólares) entre el periodo t y t + 1 es r (r∗ ). Asumimos que existe
un mercado para el intercambio de monedas, que llamamos mercado spot.16 Definimos el tipo de cambio spot, St , finalmente, como la cantidad de pesos por dólar
(1 unidad de dólares) de equilibrio que se transan en dicho mercado en el periodo t.
Supongamos que r > r∗ y que las expectativas de los inversionistas satisfacen el
supuesto de previsión perfecta (perfect foresight). Es decir, si St+1 es el precio spot
de equilibrio que prevalece en t + 1, y Et (St+1 ) es definida como la expectativa
racional de cualquier inversionista en el periodo t sobre dicho precio spot en t + 1,
entonces Et (St+1 ) = St+1 .
Ahora consideremos la siguiente estrategia de inversión de un residente estadounidense (carry-trade): pedir prestado a una tasa en dólares (r∗ ) un dólar, intercambiar al precio St este dólar por pesos chilenos, e invertir dicha cantidad como
un depósito en pesos, lo que implica un retorno neto en pesos r en t + 1. Esta
estrategia es la llamada carry-trade (en este caso un carry-trade cambiario entre
peso y dólar). El peso es la moneda de “inversión” y el dólar es la moneda de
“fondeo”.
Computemos el resultado esperado de esta operación en dólares, que es la moneda
de consumo del inversionista. En el periodo t + 1 el inversionista espera haber
obtenido un retorno en pesos igual a (1 + r)St , que expresado en dólares de ése
periodo es igual a
(1+r)St
.
St+1
Al mismo tiempo, en el periodo t + 1 el inversionista
debe cumplir con su obligación financiera: debe devolver (1 + r∗ ) dólares a su
prestamista. En el neto el pago o resultado esperado de la operación en dólares,
16
En un mercado spot las unidades son intercambiadas durante el mismo periodo (o tiempo)
que son acordados los montos y precios. En Chile, por ejemplo, cualquier operación en la que el
valor, pago o entrega física del intecambio de monedas, se realiza en un plazo inferior a dos días
hábiles, es considerada una operación en el mercado spot.
6
que denotamos por Z, es el siguiente
Z=
(1 + r)St
− (1 + r∗ )
St+1
En condiciones de perfecto arbitraje el retorno esperado de esta operación debe
ser igual a cero (Z = 0), lo que implica
St
1 + r∗
=
1+r
St+1
Definiendo el cambio en el precio en el mercado spot como 4s ≡ log
St+1 −St
St
,
y asumiendo diferencias pequeñas en las tasas de interés y en los cambios en el
tipo de cambio spot, podemos usar aproximaciones logarítmicas en esta relación y
finalmente obtener
r − r∗ = 4s
Es decir, producto del arbitraje, el carry, que es la diferencia de tasas r − r∗ > 0,
debe ser igual a la depreciación esperada, 4s, de la moneda doméstica (el peso en
este caso).17
Ahora podemos presentar el puzle de paridad descubierta de tasas formalmente.18
Puzle de Paridad Descubierta de Tasas. Bajo condiciones de perfecto arbitraje, E(z) = 0, y por lo tanto r − r∗ = E(4s). Esto implica que si hay un
incentivo al carry-trade entre el peso y el dólar, esto es r − r∗ > 0, entonces se
espera una depreciación cambiaria del peso respecto del dólar. Sin embargo, empíricamente se observa: (i) z̄ > 0; y (ii) si r − r∗ > 0 la moneda de inversión (peso)
tiende a apreciarse respecto a la moneda de fondeo (dólar).
El ‘puzle de paridad descubierta de tasas’ tiene una estrecha relación con el ‘puzle
del premio forward ’ (forward premium puzzle) y la paridad cubierta de tasas (co17
18
Recordar que E(4s) = 4s bajo nuestro supuesto de previsión perfecta.
El puzle es conocido en inglés como el “uncovered interest parity (UIP) puzzle”.
7
vered interest parity). Ambos serán analizados a continuación.
Supongamos que además del mercado spot entre pesos y dólares, existe un mercado forward entre estas monedas. A diferencia del mercado spot, en un mercado
forward el precio y cantidad del intercambio de monedas es acordado previo al
momento que se hace efectivo el intercambio.19 Denotemos por Ft el precio de
un forward peso-dólar: es decir, la cantidad de pesos por unidad de dólar que
se acuerda en t intercambiar en t + 1. Bajo condiciones perfectas de arbitraje y
previsión perfecta, un inversionista estadounidense debiese estar indiferente entre
una inversión en pesos cubierta del riesgo de moneda y una inversión en dólares
por el mismo monto.
Consideremos por ejemplo al inversionista estadounidense evaluando las siguientes
dos alternativas de inversión: invertir un dólar en el mercado local desde el punto
de vista del inversionista extranjero (esto es, el mercado en dólares, con retorno
neto r∗ ) ó invertir el dólar en el mercado chileno (lo que retorna r en pesos).
Supongamos que el inversionista compara ambas inversiones en dólares en t + 1.
La primera inversión retorna 1 + r∗ . Para la segunda alternativa, el inversionista
firma un contrato forward en el que se compromete a vender pesos por dólares al
precio Ft , cubriéndose así del riesgo de moneda. Al mismo tiempo, para invertir
en pesos, debe convertir el dólar a pesos al precio St en el mercado spot. Bajo
arbitraje estas inversiones debiesen retornar lo mismo. Es decir
St
(1 + r) = (1 + r∗ )
Ft
Asumiendo que las condiciones de perfecto arbitraje también se cumplen en el
19
En Chile, por ejemplo, un forward es cualquier contrato en el que el pago, entrega física o
compensación, son realizados en un plazo superior a dos días hábiles.
8
mercado spot, la paridad cubierta y descubierta de tasas implica20
E
St+1 − St
St
=
F t − St
,
St
(1)
donde el término al lado derecho de la igualdad se conoce como el ‘premio forward ’
(forward premium). El resultado en (1) implica que existe una estrecha relación
entre el premio forward y los cambios esperados en el tipo de cambio spot. El ‘puzle
del premio forward ’ se debe a que la evidencia empírica rechaza esta predicción.21
Puzle de Premio Forward. Los precios forward en mercados cambiarios no
son buenos predictores de los precios spot futuros. Monedas que exhiben premios
forward tienden en promedio a apreciarse, mientras que monedas con un descuento
en el premio forward tienden en promedio a depreciarse. Ambos resultados violan
la predicción económica bajo condiciones de perfecto arbitraje.22
Puzle de tasas, carry-trade y turbulencias cambiarias
En el influyente trabajo seminal de Engel (1996), que discute el puzle de tasas, el
autor concluye que los modelos económicos tradicionales (sin fricciones) son incapaces de explicar el puzle de tasas, sugiriendo dar paso a modelos que consideren
otro tipo de fenómenos, tales como el ‘peso problem’,23 costos de transacción, burbujas especulativas irracionales, entre varias otras hipótesis alternativas.
20
La demostración es directa. Si se cumple la paridad cubierta de tasas, entonces (1 + r) =
(1 + r∗ ) SSt+1
. Sumando un “cero conveniente” igual a −(1 + r∗ ) + (1 + r∗ ) al lado derecho de la
t
ecuación y usando el supuesto de previsión perfecta obtenemos
St+1 − St
1+r
E
=
−1
St
1 + r∗
Usando ahora la paridad cubierta, podemos reemplazar al lado derecho de la ecuación el término
Ft
1+r
1+r ∗ por St , obteniendo así, finalmente, la expresión en la ecuación (1).
21
Entre las principales conclusiones de Engel (1996) se destaca que la tasa forward no puede
ser considerada como un buen predictor de la tasa spot futura.
22
Como es usual en el estudio del tipo de cambio de monedas, se debe tener especial cuidado
en cómo se define éste. Esto es relevante, por ejemplo, al momento de describir e interpretar
el puzle de premio forward. Cuando el tipo de cambio está expresado desde el punto de vista
del inversionista extranjero — por ejemplo dólares por unidad de peso chileno—, el puzle debe
expresarse al revés: monedas que exhiben premios forward tienden en promedio a depreciarse,
mientras que monedas con un descuento forward tienden en promedio a apreciarse.
23
Es decir, el efecto sobre la inferencia de eventos de bajo probabilidad que no se observan en
la muestra analizada.
9
Numerosos trabajos han intentado explicar los puzles antes discutidos siguiendo la
recomendación de Engel. Bacchetta y van Wincoop (2010) y Mitchell et al (2007)
apuntan a fricciones en los mercados que impiden el arbitraje de capital. El primero concluye que el exceso de retorno del carry-trade se debe a la infrecuente
revisión de las decisiones de inversión por parte de los inversionistas, mientras que
en el segundo las restricciones financieras sobre el capital invertido por los especuladores crea situaciones en las que las brechas de precios no son cerrados por
largos periodos de tiempo.
En otra línea argumental, algunos autores sugieren que los retornos del carry pueden estar reflejando una compensación por los grandes riesgos de pérdidas (crash
risk ) detrás de estas estrategias (Gyntelberg y Remolona (2007), Lustig et al
(2008), Brunnermeier et al (2008), Gromb y Vayanos (2010)). De estos últimos
trabajos destacamos el de Brunnermeier et al (2008) y Brunnermeier y Pedersen
(2009), de los cuales el más reciente provee un marco teórico para explicar problemas de liquidez en general, cuya interpretación es aplicada en el trabajo empírico
sobre carry-trades con el dólar norteamericano en el primero. Considerando que
nuestra estrategia empírica sigue de cerca aquella en Brunnermeier et al (2008),
discutimos brevemente, a continuación, el marco interpretativo propuesto por estos autores.
La hipótesis de Brunnermeier y Pedersen (BP)
La hipótesis que testeamos en el presente trabajo es la sugerida en los trabajos
recientes de Brunnermeier et al (2008) y Brunnermeier y Pedersen (2009). Nos
referiremos a esta hipótesis como la “hipótesis BP”.
La hipótesis es la siguiente. Fuertes y repentinas depreciaciones del tipo de cam10
bio (“turbulencias”), que no guardan relación con noticias sobre los fundamentales
subyacentes en la relación de intercambio entre dos monedas, tienen origen en
ajustes bruscos en las posiciones de los especuladores cuando la restricción sobre
la inversión de éstos está activa.24 La restricción de inversión se vuelve más restrictiva, a su vez, con aumentos en los márgenes de fondeo causados por incrementos
en la incertidumbre global.
El mecanismo propuesto por BP, en su versión resumida, es el siguiente. El retorno esperado positivo del carry-trade es el premio por liquidez que ganan los
especuladores por proveer al mercado de liquidez. Mientras estos retornos son positivos, en promedio, se asume que los especuladores invierten hasta hacer activa
su restricción de inversión. A diferencia de otros agentes, que participan del mercado cambiario por motivos fundamentales (como cobertura cambiaria para fines
comerciales o financieros), el retorno de los especuladores depende fuertemente de
los márgenes de fondeo que deben pagar para financiar sus operaciones carry-trade,
los que a su vez se ven afectados por la incertidumbre global, que es, según los
autores, una de las principales causas afectando los márgenes de fondeo, aunque
no la única. Ante un aumento en la incertidumbre global estos márgenes se estrechan, gatillando pérdidas para los especuladores. Estas pérdidas lleva a este tipo
de inversionistas a deshacer (vender) sus posiciones en pesos.25 Como consecuencia, el peso (la moneda de inversión) se deprecia. La pérdida en el valor de sus
activos profundiza las pérdidas iniciales y desencadena el espiral de pérdidas que
profundiza la rápida y fuerte depreciación del tipo de cambio (crask risk o currency
crash). Este riesgo de depreciación se materializa con la aparición de especuladores.
El riesgo de “derrumbe” y turbulencia cambiaria, por otro lado, desincentiva a los
especuladores a invertir hasta cerrar las oportunidades de arbitraje, lo que explica
24
El detalle de esta parte del mecanismo es discutido en apéndice A, “Real-World Margin
Constraints”, en Brunnermeier y Pedersen (2009).
25
Esta operación se conoce como el unwinding de los inversionistas.
11
el puzle de paridad de tasas.26 Como consecuencia, en periodos en los que hay
fuertes incentivos para el carry-trade, se observan largos periodos de apreciación
en la moneda de inversión, asociados a la toma de posiciones de inversionistas especuladores, seguidos de depreciaciones bruscas y un incremento en el coeficiente
de asimetría del cambio del tipo de cambio, a medida que se van materializando
los riesgos.
La relación entre el puzle de paridad de tasas y la hipótesis BP es directa. La
clave para entender esta hipótesis es notar la asimetría que existe en un carry en
la exposición al riesgo cuando los especuladores deshacen sus posiciones, al comparar, por ejemplo, un aumento y una disminución de la incertidumbre global.
Al implementar un carry, el inversionista sabe que sólo cuando aumenta la incertidumbre mundial estará expuesto al espiral de pérdidas que se produce cuando
los márgenes se hacen más estrechos. Por el contrario, cuando ésta disminuye, los
márgenes se vuelven más holgados y alientan, en lugar de desalentar, la toma de
posiciones carry-trade. Esta asimetría se traduce en una exposición de “sólo un
lado” de la realización posible de escenarios de incertidumbre, y, en consecuencia,
en la asimetría en el cambio en el tipo de cambio. El diferencial de tasas incentiva
a los especuladores a tomar posiciones de modo de cerrar la brecha entre las tasas
de interés de ambas monedas, pero al presentarse un riesgo asimétrico, este último
desalienta a los mismos inversionistas a tomar posiciones de modo de cerrar completamente la brecha. Es la misma aparición de quienes supuestamente debiesen
arbitrar lo que produce el riesgo que impide a estos inversionistas mantener la
paridad.
26
El especulador sabe que la presencia de inversionistas como él lo expone a él y los demás a
riesgos de fondeo y espirales de pérdida.
12
3.
Datos y evidencia preliminar
La mayor parte del estudio se centra en el análisis cambiario entre el peso y las
monedas más transadas en el mercado local, el dólar y el euro.27 Sin embargo,
en esta sección también consideramos evidencia general utilizando información de
precios de las principales monedas con respecto a las cuales podría existir un carry
con el peso chileno el último tiempo.28 Usamos datos de frecuencia diaria del tipo
de cambio nominal con respecto al peso chileno (CLP), y tasas de interés a 3 meses,29 para las siguientes monedas: dólar de Estados Unidos (USD), euro de Zona
Europea (EUR), libra esterlina de Gran Bretaña (GBP), real de Brasil (BRL) y
dólar de Australia (AUD), que corresponden a las monedas más transadas en el
mercado on-shore nacional.30 El periodo abarcado va desde el primer trimestre de
2002 hasta el primer trimestre de 2012.
3.1.
Variables
Definimos las siguientes variables de interés.
* Logaritmo del tipo de cambio nominal (st ). El tipo de cambio corresponde a unidades de pesos chilenos por una unidad de moneda extranjera.
El log del tipo de cambio nominal es definido entonces como
st = log(tipo de cambio nominal)
27
Estas dos últimas monedas abarcan aproximadamente 99 % de las transacciones de no residentes en el mercado local.
28
Esto último también nos permite aseverar si respecto a monedas con las cuales no hay diferenciales de tasas significativos hay carry-trade o no. De acuerdo a la hipótesis BP no debiésemos
observar las relaciones discutidas cuando el incentivo para realizar este tipo de estrategias de
inversión es bajo.
29
Para construir el diferencial de tasas con respecto al peso Chileno se usa la tasa prime
cap a 90 días para el peso chileno y la BBA LIBOR a 90 días para USD, GBP, EUR, AUD.
Para construir las series de tipo de cambio respectivas usamos información obtenida desde los
terminales de Bloomberg.
30
En una versión anterior también incluimos el sol de Perú, el peso de Colombia, el dólar de
Nueva Zelanda, el kron de Noruega, el peso de México, el yen de Japón y el dólar de Cánada.
Los resultados de esta sección son consistentes a la inclusión de estas monedas.
13
* Carry-trade (diferencial de tasas) (it − i?t ). La diferencia entre it , que
denota el logaritmo de la tasa doméstica en el periodo t, y i? , que denota
el logaritmo de la tasa de la economía extranjera respectiva (asociada a la
moneda respectiva intercambiada).
* Retorno carry-trade (zt+1 ). Retorno de inversión en moneda extranjera
financiada con deuda doméstica (en pesos), donde
zt+1 ≡ (it − i?t ) − ∆st+1
donde
∆st+1 ≡ st+1 − st
El retorno está calculado entonces desde la perspectiva de un inversionista
no residente que invierte en pesos y se financia en alguna moneda extranjera,
y que computa el retorno final de esta estrategia en unidades de la moneda
extranjera.
* Coeficiente de asimetría o skewness (Skewt ). Asimetría del cambio
intra-trimestral del tipo de cambio diario (∆s).31 En la siguiente figura mostramos un un ejemplo de asimetría negativa.
Figura 2: Distribución con skewness negativa.
31
Una skewness negativa indica que la cola en el lado de la izquierda de la distribución de
probabilidad es más larga que la del lado derecho y el grueso de los valores están a la derecha
de la media. Una skewness positiva, por otro lado, indica que la cola en el lado derecho de la
distribución de probabilidad es más larga que la del lado izquierdo y el grueso de los valores
están a la izquierda de la media. Un valor cero indica que los valores son igualmente distribuidos
en ambos lados de la media.
14
* Posiciones netas en NDFs de inversionistas no residentes (P F N Rt ).
Esta variable corresponde, en consecuencia, a las posiciones netas de los no
residentes en derivados cambiarios entre el peso y monedas extranjeras (en
su mayoría NDFs). Para esta variable se cuenta con información relevante
sólo para operaciones entre pesos y dólares, y pesos y euros. El cálculo de
la P F N Rt , a lo largo de todo el trabajo, es realizado desde la perspectiva
de los bancos locales. En consecuencia, una posición “compradora” de los no
residentes, implica que estos inversionistas están comprando pesos chilenos
o vendiendo dólares (los bancos chilenos, por otro lado, están comprando
dólares y vendendiendo pesos). Valores positivos de la variable P F N Rt , por
lo tanto, indican que la moneda extranjera (USD) está siendo utilizada como una moneda de fondeo y la moneda nacional como moneda de inversión
(CLP), en una estrategia de carry trade.32
Esta última variable es la más importante en nuestro estudio. Ella es utilizada
como proxy de las transacciones especulativas explotando el carry trade. Para
construir esta variable usamos información reportada por los banco comerciales
operando en el mercado cambiario formal local al Banco Central de Chile, disponible en frecuencia mensual.33 Se trata de información extremadamente rica. Todas
las operaciones de derivados cambiarios deben ser informadas al Banco Central
por las entidades autorizadas para realizar este tipo de operaciones en el mercado
cambiario formal local (en su totalidad bancos), detallando el nombre de las contrapartes, los montos nocionales, la denominación de la compensación, la fecha de
vencimiento y el precio. El vacío y opacidad de información que suele caracterizar
32
Durante la mayor parte del periodo estudiado la P F N R agregada es negativa, lo que implica
que en el agregado pesan más los agentes que no están implementando un carry-trade. Sin
embargo es el cambio en estas posiciones los que nos interesa aquí estudiar.
33
El Banco Central recopila información de transacciones spot y de contratos de derivados que
realizan las empresas bancarias y otras instituciones pertenecientes al mercado cambiario formal,
tanto de sus transacciones en el mercado local, como en el mercado externo. Esta información es
recopilada de acuerdo con las disposiciones establecidas en el Compendio de Normas de Cambios
Internacionales y su Manual. Para más detalles sobre la profundidad, liquidez y tamaño del
mercado cambiario formal, y su desarollo reciente, ver Ahumada y Selaive (2007) y Acharán y
Villena (2011).
15
mercados “over the counter ” (OTC) como el mercado de NDFs, es suplida entonces
por la información obtenida de acuerdo a la norma cambiaria.
3.2.
Carry trade y asimetría del cambio del tipo de cambio:
evidencia preliminar
La tabla 1 muestra un resumen estadístico de las variables principales de nuestro estudio para las 5 monedas más importantes del mercado local (on-shore) de
derivados cambiarios. Observamos que existe una correlación positiva entre el diferencial promedio de tasas it−1 − i∗t−1 y el promedio del exceso de retorno zt , lo
que viola la paridad descubierta de tasas. La moneda con el mayor exceso de retorno (el dólar, USD), por ejemplo, tiene el mayor diferencial de tasa de la muestra.
Un inversionista tomando una posición carry trade o ‘larga’ en CLP, financiada
con préstamos en USD, habría ganado el diferencial de tasas trimestral promedio
de 0.004 (es decir, un retorno anualizado de 1.61 %) más el exceso de retorno trimestral por movimientos en el tipo de cambio de 0.003 (1.21 % anual), durante el
periodo de nuestra muestra, pero habría estado sujeto, al mismo tiempo, a una
skewness de 0.049 del retorno diario en carry trade.34
En la penúltima fila de la tabla reportamos la PFNR. Una posición negativa implica que este grupo de inversionistas (los especuladores) tienen una posición neta
vendedora de dólares; y compradora en el caso de posiciones positivas. Si las posiciones estuvieran dominadas por estrategias de carry trade la PFNR debiese ser
positiva, en promedio. Esto no es lo que observamos en la tabla 1. Existen por lo
tanto otras transacciones de no residentes, que obedecen a motivos de cobertura u
otros fundamentales, que dominan las transacciones carry trade. Pero como mencionamos más arriba, lo que nos interesa aquí estudiar no es el nivel sino que el
34
También notamos de la tabla que las principales transacciones de los especuladores son entre
CLP y USD, y en menor medida, entre CLP y EUR. Por tratarse de transacciones más bien
esporádicas, los datos para el resto de las monedas no serán utilizados en el resto del trabajo.
16
cambio de las PFNR y su relación con los diferenciales de tasas y el coeficiente de
asimetría.
Tabla 1: Estadísticas descriptivas (promedios).
4st
zt
it−1 − i∗t−1
Asimetría (skewness)
PFNR
USD
-0.003
0.007
0.004
0.049
-2,290
EUR
0.001
0.002
0.002
0.113
-49
GBP
-0.003
0.004
0.001
0.076
...
BRL
0.001
-0.01
-0.01
-0.023
...
AUD
0.005
-0.006
-0.001
-0.081
...
Notas: Datos trimestrales, 2002t1-2012t1. ∆st es el cambio en logaritmo del tipo de cambio (“pesos chilenos” por unidad de moneda extranjera), zt cuando es positiva la diferencia de tasas, es el retorno de
invertir en una posición larga en la moneda nacional financiada por un préstamo en moneda extranjera,
cuando es negativa la diferencia, es la operación inversa. PFNR es igual al neto de las posiciones (compras - ventas) en moneda extranjera de no residentes, en billones de pesos, considerando solamente las
transacciones en NDFs; datos de PFNR para USD (desde 2003t1) y EUR (2006t2). Un valor positivo de
la variable PNFR implica que los no residentes están en el neto comprometidos a comprar pesos para
hacer carry trade con la moneda local.
A partir de información en la tabla, en la figura 3 mostramos la relación entre
el carry-trade y el retorno (panel (a)) y el coeficiente de asimetría (panel (b)),
respectivamente.35 De acuerdo con el puzle de paridad descubierta discutida más
arriba, el retorno promedio es distinto de cero. Existe una correlación positiva entre el diferencial de tasas promedio y el exceso de retorno, lo que viola la condición
de arbitraje (panel (a)). La evidencia, tanto en la tabla como en la figura (panel
(b)), también sugiere que existe una clara relación positiva entre la skewness y
el diferencial promedio de tasas. Esta correlación positiva entre el diferencial de
tasas y el skewness muestra que el carry trade está sujeto a un skewness positivo
(crash-risk ): el peso está expuesto a fuertes depreciaciones con respecto al dólar.
También notamos en la tabla que con aquellas monedas con respecto a las cuales
el diferencial de tasas es negativo, como es el caso del real brasileño y el dólar
australiano, el skewness es negativo, lo que es consistente con la interpretación
bajo la hipótesis BP.36
35
Para el detalle con todas los valores observados por moneda y trimestre ver las figuras B y
C en el apéndice.
36
Para más detalles respecto a largos episodios de apreciación y turbulencia cambiaria entre
el peso y el dólar, ver los eventos analizados en la introducción.
17
Figura 3: Relación del retorno promedio (z) con los diferenciales de tasas a 3 meses. Datos
trimestrales, periodo 2002-2012q1, para USD, EUR, GBP, AUD y BRL.
(a) Retorno zt
(b) Skewt
Otra forma de presentar la evidencia sobre exceso de retorno y su correlación con
el coeficiente de asimetría es analizando la distribución del exceso de retorno zt
condicional en los diferenciales de tasa it−1 − i∗t−1 (figura 4), con observaciones
agrupadas de acuerdo a los siguientes rangos de diferenciales: it−1 − i∗t−1 <-0.0035;
-0.0035≤ it−1 − i∗t−1 ≤ 0.0035; y it−1 − i∗t−1 >0.0035.
Notamos que para el caso de diferenciales significativos de tasas (línea azul-discontinua),37
la distribución del exceso de retorno tiene, en promedio, un retorno positivo, exhibiendo al mismo tiempo una larga cola al lado izquierdo, lo que refleja el alto
coeficiente de asimetría del cambio del tipo de cambio (skewness). Al contrario,
cuando los diferenciales de tasas son negativos, no vemos la skewness en el retorno,
ya que estas transacciones están asociadas a monedas en la cuales no hay un incentivo fuerte al carry trade con el peso, como es el caso del real brasileño. Para
diferenciales de tasa en torno a cero, vemos que existe una distribución centrada
en cero y simétrica.
37
En este grupo se encuentran las diferenciales de tasas con dólar y euro
18
Figura 4: Distribución Kernel del retorno z en función de los diferenciales de tasas a 3 meses
(después de remover efectos fijos): < −0,0035 (línea discontinua), -0.0035 a 0.0035 (línea roja),
>0.0035 (línea verde). Datos para USD, EUR, GBP, AUD, BRL, PEN, COP, NZD, NOK, MXN,
JPY y CAD.
En resumen, la evidencia proporcionada hasta aquí, para un corte trasversal de
monedas, muestra una relación positiva entre los diferenciales de tasas y el riesgo
de currency crash. Sin embargo, estos resultados corresponden a correlaciones entre
variables que pueden o no estar vinculadas sistemáticamente, o a través de alguna
relación fundamental, a las transacciones de los especuladores que asociamos al
carry-trade. A continuación el análisis explotará la evidencia en series de tiempo,
incorporando las transacciones de los especuladores, para ahondar en el testeo
empírico de la hipótesis BP.
4.
4.1.
Resultados
La relación entre el carry de monedas y depreciaciones
bruscas en el tipo de cambio
A continuación estudiamos los predictores del riesgo de correcciones (depreciaciones) bruscas en el tipo de cambio entre las monedas consideradas. Usamos como
proxy del crash risk el coeficiente de asimetría del cambio del tipo de cambio
(Skewt ). Mediante regresiones lineales simples testeamos si la PFNR y rezagos de
la variable dependiente, son predictores significativos de ‘turbulencias’ o ‘derrumbes’ cambiarios. Un aumento del carry debiese aumentar el crash risk, por lo tanto
19
el signo esperado debiese ser positivo. Una PFNR más compradora (carry trade),
por otro lado, debiese aumentar el riesgo, y por lo tanto el signo esperado debiese
ser positivo. Respecto a la variable dependiente rezagada el coeficiente esperado
debiese ser negativo: un mayor riesgo en el pasado debiese desalentar, contemporáneamente, posiciones compradoras muy agresivas .
Específicamente, consideramos el siguiente modelo de estimación de panel
Skewjt+1 = α + β1 Skewjt + β2 (it − i∗jt ) + β3 P F N Rjt β4 Xjt + β5 BCCHt + εt (2)
donde Xjt es un vector de controles que según la especificación puede incluir zjt ;
j = U SD, EU R; y la variable “BCCH” es una dummy tomando valor 1 si en el
trimestre respectivo el Banco Central hizo un anuncio de intervención cambiaria
o intervino en el mercado cambiario, y cero cuando no.
Los resultados están presentados en la tabla 2.38
38
Notar en la tabla que para facilitar la interpretación del coeficiente asociado a las PFNR,
éstas últimas están medidas en miles de millones de dólares. En el resto del artículo éstas están
expresadas en millones de dólares.
20
Tabla 2: Prediciendo ajustes cambiarios bruscos.
Skewt+1
it − i∗t
P F N Rt
Skewt
BCCH
57.34***
(13.22)
0.0373***
(0.00153)
-0.148***
(0.0248)
0.848***
(0.061)
zt
log(cobre)
log(oil)
log(embi)
Constante
N
R2
-0.0356
(0.0296)
62
0.240
Skewt+1
Skewt+1
57.07*** 53.31***
(12.82)
(2.07)
0.0304*** 0.128***
(0.00924) (0.0443)
-0.151*** -0.185***
(0.0154)
(0.0415)
0.831*** 0.764***
(0.037)
(0.074)
2.651
1.63
(3.02)
(1.09)
0.33**
(0.118)
-0.107
(0.118)
-0.175
(0.427)
-0.0334
-0.173
(0.0318)
(3.035)
62
0.254
62
0.304
Risk Reversal t
113.88***
(6.92)
-0.257***
(0.0148)
-0.460**
(0.068)
-0.618***
(0.033)
-14.57**
(2.54)
-0.55
(0.835)
1.84***
(0.448)
1.257***
(0.130)
-13.40*
(7.725)
51
0.53
Notas: Panel desbalanceado con efectos fijos por país y data trimestral, 2003t1-2012t1. Datos
de las PNFR incluye solamente transacciones NDFs, en miles de millones de dólares. Risk
reversals es la volatilidad implícita en la diferencia entre una call y put de moneda extranjera
a 1 mes. Panel solamente con datos NDF para USD desde el primer trimestre 2003 y EUR
desde el segundo trimestre del 2006, datos Risk reversals para USD desde el primer trimestre
del 2005 y para EUR desde el tercer trimestre del 2006. Errores estándar ajustados por
cluster.
La primeras tres columnas muestra que el carry (i∗t−1 − it−1 ) es un fuerte predictor
de la skewness futura. También constatamos que el rezago de la variable Skew
tiene una coeficiente negativo, lo que es evidencia de reversión a la media de esta
variable. Las PFNR, por otro lado, están positivamente correlacionas con la skewness futura.
Hemos incluido en todas las especificaciones una dummy de intervención del Banco Central, que es positiva y significativa. Es decir, anuncios o intervenciones del
Banco Central han sido efectivas en aumentar el riesgo de derrumbe cambiario.
En la medida que los aumentos Skewt+1 originados en estos anuncios se traduzcan
en un menor grado de especulación futura a través del carry, este resultado es
positivo para el control de turbulencias cambiarias, aunque debe ser analizado con
mayor detención.
Destacamos que todos estos resultados son consistentes con la evidencia analizada
21
en las secciones anteriores. La segunda columna muestra que el retorno pasado de
la moneda, zt , tiene el signo esperado (las ganancias en las posiciones carry-trade
estimulan la toma de posiciones de los inversionistas, lo que agudiza el crash-risk
el siguiente periodo), aunque el coeficiente no es significativo, posiblemente porque
las PFNR están fuertemente correlacionadas con el retorno.
Notar que la relación entre las PFNR y el coeficiente de asimetría es robusta a
la inclusión de variables fundamentales, tradicionalmente incluidas en modelos de
tipo de cambio peso-dólar de largo plazo, como el precio del cobre, el precio del
petróleo y el Emerging Markets Bond Index (EMBI). De estas tres variables sólo el precio de cobre es significativo como variable explicativa de la skewness del
cambio del tipo de cambio.39
Como otra prueba de robustez hemos incluido en la tabla 2 (última columna) como variable dependiente una medida alternativa (proxy) del crash risk conocida
como risk reversal. El risk reversal es una medida de la volatilidad implícita en
la diferencia entre una opción call y una put de moneda extranjera a 1 mes.40 Su
precio refleja entonces el costo de asegurarse a cambios en el tipo de cambio. Mientras mayor el crash risk (coeficiente de asimetría), mayor este precio. Como es de
esperar, tanto el carry como la skewness rezagada son significativos, y presentan
los signos esperados. Las PFNR son significativas al momento de explicar Risk
39
El hecho de que el peso chileno tenga la categoría de commodity currency sugiere que la
evolución de estos fundamentales también debiese tenerse en cuenta en el episodio descrito en la
introducción. En efecto, el precio del cobre, que es el principal factor explicativo de la evolución
del tipo de cambio peso-dólar en el corto y largo plazo, se depreció en cerca de 12 % en dicho
episodio (ver introducción). Sin embargo, no debe por ello perderse de vista que este precio
también se ve afectado por la incertidumbre global. Suponer, al contrario, que la incertidumbre norteamericana fue impactada por el precio del cobre en dicho episodio, nos parece poco
plausible. Evidencia respecto al rol del cobre en el desalineamiento reciente del tipo de cambio
se puede ver en Wu (2013), donde la autora identifica numerosos episodios recientes en los que
los fundamentales, en particular el precio del cobre, no logran explicar desajustes en el tipo
de cambio de corto plazo. La evidencia reportada en el presente trabajo vendría a complementar este último, al postular que los desalineamientos identificados son producto de turbulencias
cambiarias inducidas por el carry trade peso dólar.
40
En la tabla el número de observaciones para la especificación usando la variable Risk
Reversalt como variable dependiente es menor por una menor disponibilidad de datos en las
series respectivas.
22
Reversalt , aunque tienen el signo contrario, posiblemente porque el efecto de un
mayor carry sobre la variable Risk Reversalt ya está capturado por el diferencial
de tasas. Algo similar ocurre con el retorno zt .
Establecidas las relaciones empíricas básicas entre el carry y el coeficiente de asimetría del tipo de cambio y las posiciones más compradoras de los especuladores,
estudiamos a continuación con mayor detalle la relación dinámica entre estas tres
variables mediante la implementación de un VAR.
4.2.
Análisis VAR: el caso del carry dólar-peso chileno
En esta sección implementamos un VAR (análisis de vector autoregresivo) reducido de orden 2. Por disponibilidad de datos sólo utilizamos información de las
PFNR en dólares. El análisis VAR nos permite estudiar la relación sistemática
y dinámica entre los diferenciales de tasas, el retorno carry trade, las posiciones
de los especuladores (PFNR) y la skewness del cambio del tipo de cambio, en
el contexto del carry-trade cambiario entre el peso chileno y el dólar de EE.UU.
Usamos información con frecuencia mensual para el periodo 2002m1-2012m1. La
matriz de covarianzas del VAR, sobre la cual se calculan las funciones de impulso
respuesta, supone la descomposición de Choleski asumiendo el siguiente orden de
las variables: iCLP
− iUt SD , z, Skewness, y PFNR. Cada una de las variables es
t
filtrada usando el método de Hodrick-Prescott para obtener el componente cíclico
de la serie.
La figura 5 reporta las funciones impulso respuesta de un shock (1 s.d.) en los
diferenciales de tasas, utilizando intervalos de confianza de un 95 %.
El panel (c) de la figura 5 muestra que la predicción de que las PFNR están estrechamente relacionadas a los diferenciales de tasas (panel (a)), es confirmada con
23
la evidencia que utilizamos para estudiar el carry-trade peso/dólar. Altos diferenciales en las tasas de interés inducen mayores transacciones carry-trade, gatilladas
por un aumento del retorno esperado para los inversionistas que utilizan el peso
como moneda objetivo y el dólar como moneda de fondeo.
La toma de posiciones de los especuladores provoca dos efectos sobre el coeficiente
de asimetría (la variable Skewt ). En primera instancia, ésta genera una apreciación del tipo de cambio, la que incuba, por otro lado, el crash risk. Esto último
está reflejado en el aumento de la probabilidad de ajustes bruscos en el tipo de
cambio (aumento del skewness positivo). En efecto, el grueso de la distribución de
cambios del tipo de cambio se carga hacia la apreciación, al mismo tiempo que se
observan en la cola derecha de la distribución, la ocurrencia, de menor frecuencia
pero mayor magnitud, de episodios de depreciación.
Este mayor coeficiente de asimetría se produce por un retiro (unwinding) en las
posiciones de los especuladores, el que induce espirales de pérdidas. Este mayor
riesgo de “derrumbe” cambiario lleva a los inversionistas a deshacer posiciones o a
no seguir invirtiendo tanto como al inicio del shock. En el panel (d) de la figura
se observa que la toma de posiciones carry-trade de los inversionistas (panel (c))
provoca una skewness positiva que retrocede y converge en la medida de que el
shock de tasas y las posiciones de los especuladores retroceden.
Es importante considerar en la interpretación de los resultados del VAR que el
impacto del carry-trade sobre el tipo de cambio sería probablemente mucho mayor
si condicionáramos el ejercicio sólo a periodos en los que la actividad del carry
es mayor; periodos, por ejemplo, con altos diferenciales en las tasas de interés.
En efecto, durante una buena parte del periodo analizado, esto es entre el año
2002 y el mediados del año 2007, no se aprecia un desarrollo significativo en la
utilización de derivados cambiarios, ni tampoco fue el carry-trade una alternativa
24
de inversión muy atractiva, lo que tiende a reducir el efecto capturado por las
funciones de impulso y respuesta obtenidas con toda la muestra.
Figura 5: Funciones de impulso respuesta de un VAR(2) para un shock (1 s.d.) en los diferenciales de tasas con una confianza del 95 %. Datos mensuales, período 2002m1-2012m1.
4.3.
(a) Diferencial de tasas
(b) Retorno carry trade
(c) PFNR.
(d) Skewness
Riesgo de liquidez y el unwinding de carry trades
En este apartado ahondamos en el comportamiento de los especuladores. Específicamente, estudiamos los efectos que tienen distintos factores que llevan a los
especuladores a deshacer sus posiciones, tales como las pérdidas en sus posiciones,
por un incremento de los márgenes o una reducción de la tolerancia al riesgo. Para
ello usamos dos medidas de incertidumbre global, normalmente asociados como
factores causando el estrechamiento de los márgenes de intermediación de los que
financian a los especuladores (hair cuts) y de aversión de los inversionistas: (i) el
índice de volatilidad del Chicago Board Exchange Market (CBOE VIX); y (ii) el
índice de incertidumbre sobre la política económica (Economic Policy Uncertainty,
EPU), construido por Baker et al (2013). Ambas medidas de incertidumbre son
utilizadas como proxies observables que deberían estar correlacionados con los fac25
tores antes mencionados.
Consideramos las siguientes dos regresiones de panel
∆P N F Rjt =α + β1 ∆EP Ut × signo(it−1 − i∗jt−1 ) + β2 EP Ut + β3 ∆P F N Rjt−1 + β4 BCCHt
+ β5 (ijt−1 − i∗jt−1 ) + εjt
(3)
y
zjt = α+β1 ∆EP Ut ×signo(ijt−1 −i∗jt−1 )+β2 EP Ut +β4 BCCHt +β5 (ijt−1 −i∗jt−1 )+εjt
(4)
donde “t” es “tiempo”, en frecuencia mensual, y j =USD,EUR. El signo esperado
para el coeficiente de la variable EPU interactuada con el carry, bajo la hipótesis
de la presencia de un unwinding, es negativo en ambas regresiones. Hasta ahora
y por la construcción de los datos, hemos ignorado las dirección del carry trade,
dado que los diferenciales de tasas y las otras variables cambian inequívocamente
de signo cuando las direcciones de las transacciones cambian. Ciertamente este no
es el caso del VIX o el EPU, y por ende interactuamos estas dos variables con el
signo de los diferenciales de tasas, signo(it−1 − i∗t−1 ).41
Estimamos las especificaciones en las ecuaciones (3) y (4) usando el estimador
de efectos fijos. La tabla 3 presenta los resultados. Las dos primeras columnas
muestran que el impacto de un aumento de la incertidumbre mundial sobre el
cambio en las PFNR contempóraneo (en el mismo mes) es positivo, lo cual se revierte en el segundo mes, como es de esperar en un contexto donde un aumento de
la incertidumbre mundial provoca un unwinding de posiciones carry trade. Esto
41
Esto es relevante, en particular, cuando el carry cambia de signo. Aunque la ocurrencia es
baja, existen trimestres para los cuales la dirección del carry entre el peso chileno y el dólar y el
euro efectivamente cambia de signo.
26
implica que escenarios de mayor incertidumbre mundial pueden llevar a fuertes
presiones sobre la distribución del tipo de cambio, aumentando la probabilidad de
un crash risk, aunque esto no se observa contemporáneamente, sino con un rezago.
También notamos en la tabla que un aumento de PFNR predice un cambio menor
en el cambio de las PFNR, lo cual podría estar explicado por los riesgos de un
crash risk.
Tabla 3: Sensibilidad mensual de las posiciones carry trade y retornos del carry trade a cambios
en la incertidumbre económica (EP U ).
∆EP Ut × signo(it−1 − i∗t−1 )
∆P N F Rt−1
∆log(cobre)t−1
BCCHt
R2
∆P N F Rt
0.98***
(0.04)
-0.21***
(0.003)
0.44*
(0.244)
-25.0***
(5.7)
∆P N F Rt+1
-1.32***
(0.15)
-0.07***
(0.005)
-0.81***
(0.23)
47.1***
(15.0)
zt
0.0001***
(0.00002)
zt+1
-0.0002**
(0.0001)
-0.004***
(0.00002)
-0.0006
(0.003)
0.04
0.01
0.01
0.08
Nota: Panel desbalanceado con efectos fijos por país y data mensual, 2005t1-2012t1. Datos
de las PNFR incluye solamente transacciones NDFs. Tasa mensual al principio del periodo
t. Errores estándar ajustados por cluster.
En la tercera y cuarta columna observamos la relación entre la incertidumbre y
el retorno esperado. Vemos que la incertidumbre mundial afecta positivamente el
retorno en el segundo mes después de observar un cambio en la incertidumbre, lo
que desincentiva el carry trade. Considerando todos estos resultados conjuntamente tenemos que cuando la tolerancia al riesgo declina, se desata un unwinding del
carry trade, el cual induce una reducción en las PFNR y una caída del retorno zt .
La inclusión de la dummy BCCH muestra ser una variable importante tanto en
el caso del retorno del carry como para explicar cambios en la PFNR, aunque su
impacto es de corto plazo.
La inclusión de un fundamental como el precio del cobre, es significativo. Este es
27
un resultado interesante, aunque no es robusto a la inclusión de otros controles.42
Dada la fuerte relación contemporánea entre el EPU y el exceso de retorno del
carry trade estudiamos a continuación la capacidad de los índices de incertidumbre
mundial de poder predecir el retorno futuro, y por ende, su capacidad de aproximar cambios en los premios por riesgo (fundamento del retorno carry trade).
Consideramos la siguiente especificación econométrica de tipo panel
(5)
zjt+1 = α + β1 (it − i∗jt ) + β2 Xt + εjt
donde “t” es tiempo (frecuencia trimestral), “j” es el índice de país y Xt es el
indicador de incertidumbre global o de liquidez. Además de las medidas de incertidumbre global mencionadas, EPU y VIX, consideramos el LOIS.43 Los resultados
de la estimación por efectos fijos están presentados en la siguiente tabla.
Tabla 4: Retorno carry-trade (z) regresado en it − i∗t y esta variable interactuada con medidas
de incertidumbre: VIX, LOIS y EPU.
Exceso de retorno en
it − i∗t
V IXt × signo(it − i∗t )
LOISt × signo(it − i∗t )
zt+1
1.50***
(0.45)
-0.0003**
(0.0001)
zt+2
zt+3
zt+1
-0.12
-0.65* 0.96***
(0.36)
(0.40)
(0.39)
-0.0001 -0.00002
(0.0001) (0.0002)
-0.007
(0.005)
EP Ut × signo(it − i∗t )
zt+2
0.29
(0.28)
zt+3
-0.69**
(0.34)
-0.008***
(0.003)
0.0002
(0.007)
zt+1
1.40***
(0.54)
zt+2
-0.071
(0.37)
zt+3
-0.54
(0.52)
-0.00003**
(0.00001)
-0.00002
(0.00003)
-0.00001
(0.00003)
Notas: Panel desbalanceado con efectos fijos por país y data trimestral, 2002t1-2012t1. Datos para USD, EUR, GBP, AUD, BRL, PEN, COP,
NZD, NOK, MXN, JPY y CAD. VIX medida de “apetito” al riesgo, LOIS medida de liquidez internacional Y EPU medida de incertidumbre.
V IXt , LOISt y EP Ut corresponden a la observación final de cada trimestre. Errores estándar ajustados por cluster.
Un resultado a destacar es que se confirma el efecto que tiene la incertidumbre
sobre los retornos. Esto es robusto a través de las diferentes medidas de incertidumbre consideradas. El efecto además muestra ser persistente en el tiempo. Un
aumento de la incertidumbre en “t” impacta negativamente el retorno tanto en el
mismo trimestre como en los dos trimestres siguientes, aunque el impacto decrece
Por ejemplo, al incluir el carry rezagado it−1 − i∗t−1 en la regresión, el precio del cobre deja
de ser significativo, al mismo tiempo que los demás coeficientes estimados mantienen sus signos
y significancia.
43
La LOIS es una medida de liquidez definida como la diferencia entre la tasa interbancaria
de oferta de Londres (LIBOR) y la tasa overnight indexed swap, OIS.
42
28
en el tiempo. La incertidumbre global, por lo tanto, es un predictor importante
de los retornos, aunque estos efectos se dan principalmente en el corto plazo. La
evidencia es coherente, entonces, con la hipótesis de BP.
4.4.
¿En qué tipo de contratos es más fuerte el carry con el
peso chileno?
Una de las particularidades de los datos utilizados en este estudio es que permiten
obtener información detallada sobre los contratos NDFs que usualmente no se encuentra disponible en otras economías o mercados. En particular, la información
nos permite separar los volúmenes transados (según monto nocional de los NDfs)
por plazo. En esta sección utilizamos esta información para identificar los plazos
para los cuales el carry-trade es más fuerte en los NDFs del mercado cambiario
formal chileno.
En la tabla 5 observamos el efecto del carry (diferencial de tasa) sobre las transacciones en NDFs por agentes no residentes según plazo. Una estrategia de carry
debiese traducirse en posiciones más compradoras de los especuladores con un
aumento en los diferenciales de tasa. Notamos a partir de la tabla 5 que para
operaciones de muy corto plazo, (<1mes), no hay una relación significativa entre
el carry y las PFNR (la variable dependiente). En el mediano plazo (esto es, entre
un mes y un año), en cambio, observamos que el carry está significativamente
correlacionados a las PFNR para este rango de plazos, lo que es consistente con
la evidencia y análisis presentados hasta aquí. También consistente con evidencia
en otros trabajos (Ichiue y Koyama (2011)), notamos que el signo acompañando la variable carry-trade se revierte para plazos más largos, confirmando que el
componente especulativo está concentrado en el mediano plazo.44
44
Ichiue y Koyama (2007) observan que la relación entre la volatilidad del tipo de cambio y la
falla en la paridad descubierta de tasas es más evidente para plazos de 3 meses que 6 meses, lo
que sugiere un componente especulativo más de corto que de largo plazo.
29
Tabla 5: Posiciones NDFs de inversionistas no residentes por plazos, regresado en el carry-trade
(it−1 − i∗t−1 ).
it−1 − i∗t−1
R2
N
A 7 días
-1,837
(1,495)
0.005
333
PFNR desagregado por plazo del contrato:
De 8 a 30 días De 31 a 180 días De 181 a 365 días
-2,381
90,495**
72,365***
(10,656)
(44,102)
(24,934)
0.0006
119
0.11
40
0.21
40
Mayor de 365 días
-50,315*
(27,207)
0.04
40
Notas: Datos trimestrales periodo 2002t1-2012t1 (para el caso semanal desde el año 2005 por disponibilidad
de las tasas), solamente para USD. PFNR en millones de US$. Diferencia de tasas a 7, 30, 180 y 360 días,
esta última derivada de las tasas a 180 días. Diferencias de tasas para para (1)-(2) considerada al principio
de la semana/mes. Para las columnas (3)-(5) diferencia de tasas considerada al principio del trimestre. Para
la diferencia de tasas correspondiente al plazo superior a un año, se utilizan las tasas a un año. Para CLP se
utilizan las tasa prime cap y para USD las tasas BBA LIBOR. Errores estándar robustos.
5.
Conclusiones
En este trabajo hemos documentado evidencia mostrando que, incentivados por los
grandes diferenciales de tasa observados en los últimos años, inversionistas no residentes han implementado estrategias de carry-trade entre el peso chileno y otras
monedas. Ello ha repercutido, con notoriedad en periodos de mayor incertidumbre mundial, sobre la evolución de corto plazo del tipo de cambio, observándose
numerosos episodios de turbulencia cambiaria con el peso chileno.
Mediante la implementación de diversas especificaciones econométricas hemos construido evidencia que constata que uno de los determinantes del efecto del carrytrade sobre la distribución del tipo de cambio diario es el cambio en las posiciones
netas de forwards de inversionistas no residentes. Consistente con la interpretación
sobre la relación entre el coeficiente de asimetría del cambio del tipo de cambio
y la posición de este tipo de inversionistas, también encontramos que el riesgo de
un “derrumbe cambiario” (crash-risk ) desalienta a éstos a tomar posiciones que
permitirían reestablecer la paridad de tasas. También mostramos que un incremento en el riesgo global o aversión al riesgo, medidos a través de índices como el
VIX, LOIS y/o el EPU, coincide con reducciones en la PFNR y una disminución
del retorno (premio por riesgo) del carry-trade. Asimismo, y consistente con otros
resultados empíricos encontrados en la literatura, el carry se concentra en operaciones de NDFs de mediano plazo (entre um mes y un año).
30
La evidencia de este trabajo sugiere que la PFNR debe incluirse como una variable determinante al momento de evaluar los factores desestabilizadores del tipo
de cambio en el corto plazo. Esta variable es una candidata plausible a la hora
de explicar los fuertes desalineamienos en el tipo de cambio observados el último
tiempo, como los identificados en el trabajo de Wu (2013). La evidencia también
sugiere que se debe considerar el estudio del coeficiente de asimetría de la distribución del cambio del tipo de cambio como un indicador de turbulencia que contiene
información relevante que no es capturada por otros indicadores comúnmente utilizados, en particular la volatilidad.
Desde el punto de vista de la conducción de política monetaria, el desarrollo significativo del carry-trade cambiario con el peso chileno es un factor que, en conjunción
con otros eventos y escenarios económicos, puede llevar a ésta a una encrucijada
entre el control de la inflación y la incubación de riesgos cambiarios en los balances financieros en el sector real. Incrementos en la tasa de política que buscan
aplacar la inflación incentivarían un mayor uso de estrategias carry-trade, las que
a su vez inducirían mayores presiones inflacionarias en la moneda de destino. Este
es un escenario de riesgo que deberá tenerse en cuenta en periodos de grandes
diferenciales en las tasas de interés entre el peso y otras monedas, tales como los
estudiados en el presente trabajo.
31
6.
Referencias
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33
Wu, Yi (2013), “What Explains Movements in the Peso/Dollar Exchange
Rate?”, IMF Working Paper.
34
Apéndice
Figura A: Relación entre el diferencial de tasas a 3 meses entre Chile/EEUU y la volatilidad del
tipo de cambio. La línea roja representa la fecha del anuncio de intervención cambiaria y la zona
gris el periodo de implementación de la medida. Las bandas en el gráfico inferior corresponden
a 2 desviaciones estándar, calculadas sobre la muestra del periodo 2007-2012.
Figura B: Relación del coeficiente de asimetría (skewness) con los diferenciales de tasas a 3
meses. Datos trimestrales, periodo 2002-2012q1, para USD, EUR, GBP, AUD y BRL.
35
Figura C: Relación del retorno (z) con los diferenciales de tasas a 3 meses. Datos trimestrales,
periodo 2002-2012q1, para USD, EUR, GBP, AUD y BRL.
Figura D: Medida de incertidumbre, EPU (Economic Policy Uncertainty).
36
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DTBC – 732
The Yield Curve Information under Unconventional Monetary Policies
Luis Ceballos y Damián Romero
DTBC – 731
Análisis de Flujos en el Mercado Laboral Chileno
Gonzalo Castex y Roberto Gillmore
DTBC – 730
The Changing Nature of Real Exchange Rate Fluctuations. New Evidence for
Inflation Targeting Countries
Rodrigo Caputo, Gustavo Leyva y Michael Pedersen
DTBC – 729
Predicción del Empleo Sectorial y Total en Base a Indicadores de Confianza
Empresarial
Pablo Pincheira
DTBC – 728
Caracterización del Mercado Laboral en Chile y su Evolución en los Últimos 25 años
Gonzalo Castex y Fabián Sepúlveda
DTBC – 727
Learning About Commodity Cycles and Saving-Investment Dynamics in a
Commodity-Exporting Economy
Jorge Fornero y Markus Kirchner
DTBC – 726
Leverage Restrictions in a Business Cycle Model
Lawrence Christiano y Daisuke Ikeda
DTBC – 725
The Elusive Predictive Ability of Global Inflation
Carlos Medel, Michael Pedersen y Pablo Pincheira
DTBC – 724
Foreign Shocks on Chilean Financial Markets: Spillovers and Comovements between
Bonds and Equity Markets
Marco Morales, Carola Moreno y Camilo Vio
DTBC – 723
Forecasting Chilean Inflation with International Factors
Pablo Pincheira y Andrés Gatty
DTBC – 722
Financial Frictions and the Transmission of Foreign Shocks in Chile
Javier García-Cicco, Markus Kirchner y Santiago Justel
DTBC – 721
GDP Forecasting Bias due to Aggregation Inaccuracy in a Chain-linking Framework
Marcus Cobb
DTBC – 720
Dynamic Dispersed Information and the Credit Spread Puzzle
Elias Albagli, Christian Hellwig y Aleh Tsyvinski
DTBC – 719
The Typical Spectral Shape of an Economic Variable: A Visual Guide with 100
Examples
Carlos Medel
DTBC – 718
RER Appreciation after the Great Recession: Misalignment or Fundamental
Correction?
Rodrigo Caputo y Mariel Siravegna
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